Результаты адаптации короткой версии методики выраженности киберхондрии на российской выборке

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В последние годы наша страна и весь мир столкнулись с ситуацией масштабной эпидемии, вызванной вирусом COVID-19, которая создала благоприятные условия для развития киберхондрии. Целью исследования является теоретическое обоснование внимания исследователей к феномену киберхондрии и адаптация методики изучения выраженности киберхондрии (CSS) на российской выборке. Результаты эксплораторного факторного анализа данных исследования показали полное соответствие структуре оригинального опросника: были выделены 5 шкал, состоятельность которых была подтверждена конфирматорным факторным анализом. Все шкалы показали приемлемый уровень надежности по внутренней согласованности. В ходе проверки конвергентной валидности, были обнаружены объяснимые взаимосвязи шкал опросника и показателей толерантности к неопределенности, психологического благополучия и аддикции к социальным сетям.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

О. С. Дейнека

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: psy.journ@yandex.ru

профессор кафедры политической психологии

Россия, Санкт-Петербург

Александр Александрович Максименко

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: psy.journ@yandex.ru

главный научный сотрудник

Россия, Санкт-Петербург

Е. В. Забелина

Челябинский государственный университет

Email: psy.journ@yandex.ru

доцент Института образования и практической психологии

Россия, Челябинск

С. А. Гаркуша

Санкт-Петербургский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: psy.journ@yandex.ru

Младший научный сотрудник

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Влияние пандемии на личность и общество: психологические механизмы и последствия / Отв. ред. Т.А. Нестик, А.Л. Журавлев, А.Е. Воробьева. М.: изд-во “Институт психологии РАН”, 2021. 572 с.
  2. Дейнека О.С., Николаев А.Е. Экономико-психологический анализ проблемных зон отечественного здравоохранения // Экономическая психология: современные проблемы и перспективы развития. Материалы 15-й Межд. научн.-практ. конф. (СПб, 24–27 ноября 2015 г.). СПб: НВШ-СПб, 2015. С. 55–66.
  3. Духанина Л.Н., Максименко А.А. Анализ сетевого онко-дискурса трехлетней ретроспективы в домене верхнего уровня RU // Вопросы онкологии. 2020. №4. Т. 66. С. 315–324.
  4. Ениколопов С.Н., и др. Динамика психологических реакций на начальном этапе пандемии COVID-19 // Психолого-педагогические исследования. 2020. Т. 12. № 2. C. 108–126.
  5. Журавлев А.Л., Китова Д.А. Анализ интереса населения к информации о пандемии коронавируса (на примере пользователей поисковых систем интернет) // Психологический журнал. 2021. Т. 41. №4. С. 5–18.
  6. Малышева Г.А. Социально-политические аспекты пандемии в обществе цифровой сетевизации: российский опыт // Вестник Московского государственного областного университета (электронный журнал). 2020. № 3. URL: www. evestnik-mgou.ru. (Дата обращения 04.25.2022).
  7. Психодиагностика толерантности личности / Под ред. Г.У. Солдатовой, Л.А. Шайгеровой. М.: Смысл, 2008. 172 с.
  8. Шевеленкова Т.Д., Фесенко Т.П. Психологическое благополучие личности // Психологическая диагностика. 2005. № 3. С. 95–121.
  9. Asmundson G.J.G., Carleton R.N., Bovell C.V., Taylor S. Comparison of unitary and multidimensional models of the Whiteley Index in a nonclinical sample: Implications for understanding and assessing health anxiety // Journal of Cognitive Psychotherapy. 2008. V. 22. № 2. P. 87–96.
  10. Barke A., Bleichhardt G., Rief W., Doering B.K. The cyberchondria severity scale (CSS): German validation and development of a short form // International Journal of Behavioral Medicine. 2016. V. 23. № 5. P. 595–605.
  11. Bessière K., Pressman S., Kiesler S., Kraut R. Effects of internet use on health and depression: a longitudinal study // Journal of Medical Internet Research. 2010 V. 12. № 1. e6.
  12. Boysan M., Eşkisu M., Çam Z. Relationships between fear of COVID-19, cyberchondria, intolerance of uncertainty, and obsessional probabilistic inferences: A structural equation model // Scand J Psychol. 2022. V. 63. № 5. P. 439–448.
  13. Doherty-Torstrick E.R., Walton K.E., Fallon B.A. Cyberchondria: Parsing health anxiety from online behavior // Psychosomatics. 2016 V. 57. № 4. P. 390–400.
  14. Fergus T.A. The Cyberchondria Severity Scale (CSS): an examination of structure and relations with health anxiety in a community sample // Journal of Anxiety Disorders. 2014. V. 28. № 6. P. 504–510.
  15. Fergus T.A. Anxiety sensitivity and intolerance of uncertainty as potential risk factors for cyberchondria: a replication and extension examining dimensions of each construct // Journal of Affective Disorders. 2015. V. 184. P. 305–309.
  16. Fergus T.A., Russell L. Does cyberchondria overlap with health anxiety and obsessive-compulsive symptoms? An examination of latent structure and scale interrelations // Journal of Anxiety Disorders. 2016. V. 38. P. 88–94.
  17. Infanti A., et al. Predictors of cyberchondria during the COVID-19 pandemic: A supervised machine learning approach // Journal of Behavioral Addictions. 2022. V.11. № 1. P. 73–73.
  18. Mathes B.M., et al. Cyberchondria: Overlap with health anxiety and unique relations with impairment, quality of life, and service utilization // Psychiatry Research. 2018. V. 261. P. 204–211.
  19. McElroy E., et al. The CSS-12: Development and validation of a short-form version of the cyberchondria severity scale // Cyberpsychology, Behaviour and Social Networking. 2019. V. 22. № 5. P. 330–335.
  20. McElroy E., Shevlin M. The development and initial validation of the cyberchondria severity scale (CSS) // Journal of Anxiety Disorders. 2014. V. 28. P. 259–265.
  21. McMullan R.D., Berle D., Arnáez S., Starcevic V. The relationships between health anxiety, online health information seeking, and cyberchondria: Systematic review and meta-analysis // Journal of Affective Disorders. 2019. V. 245. P. 270–278.
  22. Muse K., et al. Cyber-chondriasis: fact or fiction? A preliminary examination of the relationship between health anxiety and searching for health information on the internet // Journal of Anxiety Disorders. 2012. Vol. 26. P. 189–196.
  23. Norr A., et al. Anxiety sensitivity and intolerance of uncertainty as potential risk factors for cyberchondria // Journal of Affective Disorders. 2015. V. 174. P. 64–69.
  24. Norr A., Capron D., Schmidt N.B. Medical information seeking: impact on risk for anxiety psychopathology // Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry. 2014. V. 45. № 3. P. 402–407.
  25. Selvi1 Y., et al. The Cyberchondria Severity Scale (CSS): Validity and Reliability Study of the Turkish Version. Sleep and Hypnosis // A Journal of Clinical Neuroscience and Psychopathology. 2018. V. 20. № 4. P. 241–246.
  26. Peng X-Q., et al. The Status and Influencing Factors of Cyberchondria During the COVID-19 Epidemic. A Cross-Sectional Study in Nanyang City of China // Front. Psychol. 2021. № 11.
  27. Starcevic Vl., Berle D. Cyberchondria: Towards a better understanding of excessive health-related Internet use // Expert Review of Neurotherapeutics. 2013. V. 13. № 2. P. 205–213.
  28. te Poel F., Baumgartner S.E., Hartmann T., Tanis M. The curious case of cyberchondria: A longitudinal study on the reciprocal relationship between health anxiety and online health information seeking // Journal of Anxiety Disorders. 2016. V. 43. P. 32–40.
  29. Tutgun-Ünal A., Deniz L. Development of the Social Media Addiction Scale // AJIT‐e Online Academic Journal of Information Technology.: 2015. V. 6. №. 21. P. 51–70.
  30. Vismara M., et al. New challenges in facing New challenges in facing Cyberchondria during the coronavirus disease pandemic // Curr Opin Behav Sci. 2022. V. 46. P. 101156.
  31. Vismara M., et al. The Impact of COVID-19 Pandemic on Searching for Health-Related Information and Cyberchondria on the General Population in Italy // Front psychiatry. 2021. № 12.
  32. Wang X., Lee K.M. The paradox of technology innovativeness and risk perceptions – A profile of Asian smartphone users // Telematics and Informatics. 2020. V. 51. P. e101415.
  33. White R.W., Horvitz E. Cyberchondria: Studies of the escalation of medical concerns in web search // ACM Trans. Inf. Syst. 2009. V. 27. № 4. P. 1–37.
  34. Zheng H., Kim H. K., Sin S.-Ch. J., Theng Y.-L. A theoretical model of cyberchondria development: Antecedents and intermediate processes // Telematics and Informatics. 2021. V. 63. P. 101659.
  35. Zheng H., Tandoc E.C. Calling Dr. Internet: Analyzing news coverage of cyberchondria // Journalism Practice. 2020. V. 16. № 5. P. 1001–1017.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Результаты конфирматорного факторного анализа модели киберхондрии

Скачать (175KB)
Метаданные

© Психологический журнал, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».